2.4m风洞M数和稳定段总压控制策略研究

我国自行研制成功的 2 .4m风洞现已投入使用。该风洞控制系统与国内现有风洞相比 ,控制执行系统多而复杂。该风洞成功地采用了所有试验工况M数与稳定段总压同时控制的运行方式。针对被控对象的复杂性 ,分别对神经网络控制、模型跟随自适应控制、自校正控制、智能控制及智能学习控制在该风洞上应用的可行性进行了分析。最后给出了一种智能控制策略 ,调试结果说明该风洞采用的这种控制策略是成功的     

智能控制在2.4m风洞同步协调控制系统上的应用

针对 2 .4m风洞中具有同步协调控制要求的子系统的特点 ,为了解决具有大质量、大惯性、大负载、负载严重不等以及风洞运行过程中有强烈气动干扰等特点的系统的同步协调控制问题 ,设计了一种同步控制器和一种智能误差补偿控制器 ,提高了系统的抗干扰能力 ,使系统的同步协调控制指标优于设计指标。     

航天器轨道控制系统的智能设计方法与仿真

本文介绍了将智能控制方法用于航天器交会对接段的轨道控制。通过建立系统的特征模型、知识库、数据库和规则库并且构造出相应的推理机构和控制逻辑,为航天器的轨道控制过程设计了一种专家式智能控制器。仿真结果表明了此系统具有较好的跟踪性能。     

一种非仿射高超声速飞行器的智能控制方法

针对非仿射高超声速飞行器控制问题，提出了一种基于强化学习的非线性反步控制方法。首先，基于高超声速飞行器的非仿射模型，设计了基于反步法的鲁棒跟踪控制器；其次，鉴于该控制器的性能和鲁棒性对参数比较敏感，借助深度确定性策略梯度的智能控制方法，对控制器进行了参数在线调整和控制指令补偿；最后，通过理论分析和仿真结果验证了当存在额外扰动和未建模动态时，所提出的智能控制器仍能保证攻角稳健跟踪期望目标。     

基于BP神经网络的模型参考自适应姿态控制

采用模型参考自适应控制的基本设计框架,并通过BP神经网络对PID控制参数进行自主调节,实现飞行器的自适应姿态控制。利用参考模型输出、实际对象输出等信号作为训练信号,对所构建的三层BP神经网络进行权重更新。仿真结果表明,将BP神经网络应用于飞行器的自适应姿态控制中,能够实现PID控制器参数的自主调整,表明了BP神经网络优良的逼近性能。同时,该控制方案确保了飞行器姿态控制系统的性能指标,并且提高了工程设计的智能化水平。     

储液直供式机场供氧系统智能控制研究

本文介绍的这套供氧系统,比目前气体保障分队制氧、储存、供应的保障模式,具有更加显著的军事经济效益,它不仅能从总体上减少成本,节约保障经费,为气体保障分队在人员、装备管理上提供了更大的空间,最大限度地节省了人力、物力的消耗,预计可以节约经费30%以上。     

智能控制在2.4m风洞同步协调控制系统上的应用

针对2.4m风洞中具有同步协调控制要求的子系统的特点，为了解决具有大质量、大惯性、大负载、负载严重不等以及风洞运行过程中有强烈气动干扰等特点的系统的同步协调控制问题，设计了一种同步控制器和一种智能误差补偿控制器，提高了系统的抗干扰能力，使系统的同步协调控制指标优于设计指标。     

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.      

高超声速飞行器控制技术研究进展与展望

针对一类包含可变构型在内的高超声速飞行器的难点,分析了工程应用需求,综述了几类典型的非线性控制方法的研究进展。首先针对高超声速飞行器的几类常见研究模型,总结了模型来源及特点;其次,以实际工程需求为出发点,分析了此类飞行器的控制难点及对于控制系统能力提出的需求;再者,总结了高超声速飞行器几种典型非线性控制及智能控制研究的基本情况和进展,并给出了各类控制方案的框架;最后,面向未来任务形式多样化、环境复杂化的飞行器控制,讨论了可以进一步研究的问题和方向。     

运载火箭智能控制的能力特征与关键技术

运载火箭智能控制是智慧火箭研制的核心技术之一。结合智能技术在航天控制上的应用研究与工程实践,对运载火箭智能控制的能力特征进行了分析;介绍了运载火箭的智能测试与发射、典型动力故障诊断与重构、环境与模型自适应控制,以及“软件”定义运载火箭等关键技术;对我国运载火箭智能控制系统的未来发展进行了思考。通过对航天智能控制技术持续不断地研究与实践,为我国智慧火箭的研制提供强有力的支撑。